플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 로봇, 드론, 자율주행 등 Physical AI 데이터가 여러 포맷과 환경으로 분산되어 있어 일관된 관리가 어려움 - 데이터 수집, 정제, 학습, 배포 단계가 단절되어 수작업과 중복 작업이 자주 발생함 - 데이터 품질 기준, 실험 이력, 모델 변경 이력이 연결되지 않아 재현성과 추적성이 부족함 - 실험 성능과 실제 운영 결과 간 차이를 사전에 검증하기 어려워 운영 전환 리스크가 큼
프로젝트 성과
End-to-End 운영 체계 구축
데이터 수집부터 학습, 검증, 배포, 모니터링까지 이어지는 통합 운영 흐름을 설계했습니다.
멀티 도메인 데이터 통합 구조 마련
로봇, 드론, 자율주행 데이터를 단일 구조로 관리할 수 있는 플랫폼 기반을 구축했습니다.
실험 재현성 및 추적성 강화
데이터셋, 파라미터, 실행 로그, 결과 아티팩트를 연결 관리하는 실험 추적 체계를 마련했습니다.
운영 배포 안정성 확보 기반 마련
모델 레지스트리, 릴리스 게이트, 모니터링 구조를 통해 운영 전환 리스크를 낮출 기반을 구성했습니다.
데이터 품질 관리 프로세스 정립
QA Score, 승인/반려 워크플로우, 데이터셋 버전 관리 체계를 통해 품질 중심 운영 구조를 설계했습니다.
핵심 기능
데이터 수집 파이프라인 및 세션 관리
ROS Bag, MCAP, 영상 등 다양한 포맷을 자동 파싱·분류하고 프로젝트·세션 단위로 관리합니다.
진행 단계
기획 및 요구사항 정의
2025.12.
Physical AI 운영 환경의 문제를 정의하고, 멀티 도메인 데이터 통합 요구사항을 도출했습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 로봇, 드론, 자율주행 등 다양한 Physical AI 도메인에서 발생하는 데이터를 통합 관리하고, 데이터 수집부터 정제, 큐레이션, 학습, 검증, 배포, 모니터링까지 End-to-End로 연결하는 Physical AI Data Platform 구축 프로젝트입니다. 주요 타깃은 다중 로봇 및 센서를 운영하는 로보틱스 제품팀, 산업 자동화팀, 그리고 Physical AI 연구 조직입니
